OpenClaw（前身为Clawdbot）作为开源AI执行系统，其核心价值在于通过技能插件（Skill）与多模型适配，将自然语言指令转化为实际任务执行。然而，多数用户在使用中会面临两大核心问题：一是部署流程的适配性（尤其是国内用户关注的汉化与云端稳定运行需求），二是国产大模型的选型困惑——不同模型在代码生成、上下文保持、Token消耗等方面差异显著，直接影响使用体验与成本。

2026年，国产大模型进入迭代高峰期，GLM-5、Kimi 2.5、Minimax M2.5、千问、豆包等产品各有侧重。结合实际使用场景（如知识管理、脚本开发、公众号排版），本文将详细拆解OpenClaw的阿里云部署与汉化版本地部署全流程，同步分享国产大模型的适配实测结果、选型建议及Token节省技巧，所有代码命令可直接复制执行，助力用户高效落地AI自动化。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：OpenClaw部署逻辑与大模型适配要点

（一）部署方案核心差异

部署方式	核心优势	适用场景	大模型适配重点
阿里云部署	7×24小时稳定运行、多设备协同、算力弹性扩展	长期自动化任务、团队协作	优先适配阿里云百炼生态（如千问），支持多模型并行调用
汉化本地部署	中文界面适配、文件交互便捷、数据隐私可控	个人日常使用、敏感数据处理	适配GLM-5、Kimi 2.5、Minimax等国内直连模型，降低网络延迟

（二）国产大模型实测排名（基于OpenClaw适配场景）

结合实际使用体验（侧重代码生成、上下文保持、Skill依从性），实测排名如下：
GLM-5 > Kimi 2.5 > GLM-4.7 > 免费Copilot >>> 千问（免费版）

核心结论：GLM-5在复杂任务规划、代码洁净度上表现最优，但Token消耗较快；Kimi 2.5适合中等复杂度任务，Bug修复能力较强；Minimax M2.5（未实测但社区反馈）适配OpenCode生态，稳定性突出；千问免费版在Skill依从性与上下文保持上表现不佳，需谨慎选择。

二、2026年阿里云部署OpenClaw流程（稳定运行首选）

（一）部署前准备

阿里云账号：注册阿里云账号，完成实名认证（个人用户支付宝刷脸即时生效），确保账号无欠费；
服务器配置：推荐ECS实例或轻量应用服务器，核心配置要求：2vCPU+4GiB内存（2核2G为最低配置，易卡顿），系统选择Ubuntu 22.04 LTS或Alibaba Cloud Linux 3；
核心凭证：阿里云百炼API-Key（获取路径：访问登录阿里云百炼大模型服务平台→密钥管理→创建API-Key）；
工具准备：Chrome/Edge浏览器、SSH工具（FinalShell/Xshell）。

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

第一步：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

（二）分步部署流程

步骤1：服务器配置与环境初始化

购买服务器并放行端口：
- 地域选择：优先美国（弗吉尼亚）、中国香港等海外免备案地域（国内地域需ICP备案）；
- 安全组配置：放行22端口（SSH连接）、18789端口（OpenClaw核心端口），来源设为“0.0.0.0/0”；
远程连接与环境配置：
```bash
1. 远程连接服务器（替换为你的公网IP）
ssh root@你的服务器公网IP

2. 关闭防火墙（Ubuntu系统）

ufw disable

3. 更新系统依赖并安装基础工具

apt update -y && apt install -y curl wget git python3 python3-pip

4. 安装Docker（官方推荐运行环境）

curl -fsSL https://get.docker.com | bash
systemctl start docker
systemctl enable docker

5. 验证Docker安装成功

docker --version


#### 步骤2：拉取OpenClaw镜像并启动容器
```bash
# 1. 拉取2026年最新官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

# 2. 创建数据持久化目录（避免容器删除后配置丢失）
mkdir -p /opt/openclaw/config /opt/openclaw/logs /opt/openclaw/data

# 3. 启动容器（核心命令）
docker run -d \
 --name openclaw \
 --restart always \
 -p 18789:18789 \
 -v /opt/openclaw/config:/app/config \
 -v /opt/openclaw/logs:/app/logs \
 -v /opt/openclaw/data:/app/data \
 -e TZ=Asia/Shanghai \
 openclaw/openclaw:2026-latest

# 4. 验证容器启动成功（出现容器ID即为成功）
docker ps | grep openclaw

步骤3：配置大模型与访问验证

# 1. 进入容器内部
docker exec -it openclaw bash

# 2. 配置阿里云百炼大模型（千问）
openclaw config set model.provider aliyun_bailian
openclaw config set model.aliyun_bailian.api_key "你的百炼API-Key"

# 3. （可选）配置GLM-5模型（需提前获取API-Key）
openclaw config set models.providers.glm5.apiKey "你的GLM-5 API-Key"
openclaw config set models.default "glm5"  # 设置GLM-5为默认模型

# 4. 生成管理员访问Token（务必保存）
openclaw token generate --admin

# 5. 重启服务使配置生效
openclaw restart
exit

步骤4：访问与功能验证

浏览器输入http://服务器公网IP:18789/?token=你的管理员Token，进入Web控制台；
功能验证：发送指令“帮我写一个Python脚本，同步Notion内容到本地文件夹”，验证模型执行能力。

三、2026年汉化版本地部署OpenClaw流程（中文适配）

（一）部署前准备

硬件要求：CPU≥Intel i5/Ryzen 5，内存≥8GB，磁盘预留≥20GB（推荐SSD）；
软件要求：Node.js ≥22.0.0、pnpm、Git，Windows系统需以管理员身份运行PowerShell；
核心资源：OpenClaw汉化版仓库（社区维护，支持中文界面与中文指令交互）；
网络要求：需联网下载依赖，无需特殊配置。

（二）分步部署流程

步骤1：基础依赖安装

# Windows（管理员PowerShell执行）
# 安装Node.js（手动下载：https://nodejs.org/zh-cn/download/current/，勾选Add to PATH）
npm install -g pnpm git
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# macOS（终端执行）
brew install node@22 git
npm install -g pnpm
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# Linux（Ubuntu/Debian）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs git
npm install -g pnpm
pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

# 验证依赖版本
node --version  # 需≥22.0.0
pnpm --version

步骤2：下载并安装汉化版OpenClaw

# 1. 克隆汉化版仓库（国内Gitee镜像，访问更快）
git clone https://gitee.com/openclaw-cn/openclaw-cn.git
cd openclaw-cn

# 2. 切换到汉化稳定版分支
git checkout chinese-version-2026.2

# 3. 安装项目依赖
pnpm install

# 4. 构建汉化版前端与核心服务
pnpm ui:build:cn
pnpm build

# 5. 启动初始化向导（中文交互界面）
pnpm openclaw onboard:cn

步骤3：配置国产大模型（以GLM-5为例）

初始化向导中按中文提示操作：
- 选择模型提供商→GLM-5；
- 输入API-Key→你的GLM-5 API-Key；
- 其他配置→默认跳过，后续可通过设置调整；
启动服务：
```bash
启动网关服务，指定中文语言
node openclaw.mjs gateway --port 18789 --verbose --lang zh-CN

生成访问Token

openclaw token generate


#### 步骤4：本地验证与Phase-Plan Skill安装
1. 浏览器输入`http://localhost:18789`，粘贴Token登录中文管理界面；
2. 安装Phase-Plan Skill（解决GLM-5上下文丢失问题，自动保存进度）：
```bash
# 安装进度保存技能
clawhub install phase-plan

# 配置自动保存规则（每完成一个阶段任务自动保存到文件）
openclaw config set skills.phase-plan.auto-save true --json
openclaw config set skills.phase-plan.save-path "./openclaw-progress" --json

# 重启服务使技能生效
openclaw gateway restart

四、国产大模型适配实测与选型建议（2026最新）

（一）各模型核心表现对比

模型	核心优势	短板	适配场景	Token消耗情况
GLM-5	任务规划强、代码洁净度高、Skill依从性好	上下文易“脏”、Token消耗快（高峰期3倍速率）	复杂脚本开发、多步骤任务自动化	高（Pro套餐每周83%额度易耗尽）
Kimi 2.5	Bug修复能力强、Plan详细、国内直连稳定	上下文保持一般、无本质突破	中等复杂度任务、文档排版、数据整理	中（低于GLM-5，高于GLM-4.7）
GLM-4.7	基础任务稳定、Skill兼容性好、价格适中	复杂任务易出幻觉、代码Bug多	简单脚本开发、文本摘要、翻译	中低
Minimax M2.5	适配OpenCode生态、稳定性突出、国内访问快	未实测（社区反馈）	日常自动化、轻量开发	中（性价比高于GLM-5）
千问（免费版）	阿里云生态适配、免费额度	Skill依从性差、无法执行有效任务	简单文本处理（非核心场景）	低（但实用性有限）
免费Copilot	代码补全便捷、免费	无Skill依从性、不适合对话式开发	Tab代码补全、简单语法提示	无（免费但功能受限）

（二）选型建议

核心开发场景（复杂脚本、多步骤任务）：优先GLM-5 + Phase-Plan Skill，搭配“阶段任务+重开Session”策略，平衡效率与成本；
日常自动化场景（文档处理、公众号排版）：选择Kimi 2.5或Minimax M2.5，Token消耗更可控，稳定性足够；
轻量场景（文本摘要、简单翻译）：GLM-4.7或免费Copilot，性价比更高，无需高成本订阅；
阿里云生态用户：若需云端稳定运行，可尝试千问付费版（免费版表现不佳），适配性更优。

五、Token节省与使用技巧（实测有效）

（一）避免Token浪费的核心方法

任务拆分：将复杂任务拆分为多个阶段，每个阶段完成后保存进度并重开Session，避免上下文“脏数据”导致重复工作；
模型分级使用：复杂任务用GLM-5，简单任务切换为GLM-4.7或Minimax，避免大模型处理轻量工作；
关闭冗余功能：禁用不需要的Skill插件，减少模型加载与推理消耗；
利用免费额度：GLM-4-flash、免费Copilot等工具在翻译、标签生成、文本摘要等场景免费且高效，可替代付费模型。

（二）代码级优化技巧

# 1. 配置模型自动切换规则（复杂任务用GLM-5，简单任务用GLM-4.7）
openclaw config set model-switch.rules '{"complex":["脚本开发","多步骤任务"],"simple":["翻译","摘要","标签生成"]}' --json
openclaw config set model-switch.complex-model "glm5" --json
openclaw config set model-switch.simple-model "glm4.7" --json

# 2. 限制上下文长度，减少冗余消耗
openclaw config set models.default.context-window 16000 --json

# 3. 启用Token优化模式（自动精简上下文，保留核心信息）
openclaw config set token-optimize.enable true --json

（三）Skill使用技巧

优先选择轻量Skill：避免使用功能冗余的重型插件，优先选择单一功能插件（如Phase-Plan仅负责进度保存）；
自定义Skill替代MCP：MCP（模型上下文协议）耗Token快，可让模型写脚本调用现有API，替代MCP功能；

定期清理Skill缓存：

# 清理无用Skill缓存，减少推理负担
openclaw skill clean-cache

六、常见问题排查

（一）阿里云部署后无法访问

解决方案：检查18789端口是否放通，执行以下命令重启服务：
```
docker restart openclaw
# 查看日志排查错误
docker logs -f openclaw
```

（二）汉化版界面乱码或中文指令无响应

解决方案：确认启动时指定了中文语言，重新构建并启动：

pnpm ui:build:cn
node openclaw.mjs gateway --port 18789 --verbose --lang zh-CN

（三）GLM-5 Token消耗过快

解决方案：关闭高峰期调用，切换为低峰期使用，或配置模型自动切换：

# 仅在低峰期（23:00-08:00）使用GLM-5
openclaw config set model-switch.time-rules '{"glm5":["23:00-08:00"]}' --json

（四）模型上下文丢失

解决方案：安装Phase-Plan Skill，配置自动保存，或手动保存进度：
```
# 手动保存当前任务进度
openclaw skill run phase-plan --save
```

七、总结

2026年OpenClaw的部署已实现高度适配国内用户需求，阿里云部署保障稳定运行，汉化本地部署提升操作便捷性。国产大模型选型的核心在于“场景匹配”——GLM-5适合核心复杂任务，Kimi 2.5与Minimax M2.5平衡效率与成本，轻量场景可选择GLM-4.7或免费工具。

Token消耗过快是当前大模型使用的核心痛点，通过任务拆分、模型分级、Skill优化等技巧，可有效降低使用成本。最终，OpenClaw的价值落地不仅依赖部署与选型，更在于“人与AI的协同模式”——合理拆分任务、优化配置、利用工具弥补模型短板，才能让AI真正成为高效的“执行助手”。

OpenClaw阿里云+汉化本地部署与模型选型指南：国产大模型（GLM-5、Kimi 2.5、Minimax M2.5）适配实测

一、核心认知：OpenClaw部署逻辑与大模型适配要点

（一）部署方案核心差异

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二、2026年阿里云部署OpenClaw流程（稳定运行首选）

（一）部署前准备

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

（二）分步部署流程

步骤1：服务器配置与环境初始化

1. 远程连接服务器（替换为你的公网IP）

2. 关闭防火墙（Ubuntu系统）

3. 更新系统依赖并安装基础工具

4. 安装Docker（官方推荐运行环境）

5. 验证Docker安装成功

步骤3：配置大模型与访问验证

步骤4：访问与功能验证

三、2026年汉化版本地部署OpenClaw流程（中文适配）

（一）部署前准备

（二）分步部署流程

步骤1：基础依赖安装

步骤2：下载并安装汉化版OpenClaw

步骤3：配置国产大模型（以GLM-5为例）

启动网关服务，指定中文语言

生成访问Token

四、国产大模型适配实测与选型建议（2026最新）

（一）各模型核心表现对比

（二）选型建议

五、Token节省与使用技巧（实测有效）

（一）避免Token浪费的核心方法

（二）代码级优化技巧

（三）Skill使用技巧

六、常见问题排查

（一）阿里云部署后无法访问

（二）汉化版界面乱码或中文指令无响应

（三）GLM-5 Token消耗过快

（四）模型上下文丢失

七、总结

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